计算机视觉处理技术例1

中图分类号：TP37 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）03-0242-02

计算机人工智能技术中的一项重要技术就是计算机视觉技术，这种技术主要是让计算机利用图像来实现认知环境信息的目的，这一目的的实现需要用到多种高尖端技术。近年来随着计算机技术以及计算机网络的普及与发展，计算机视觉技术也得到了较快发展，并且在实际生产与生活中的应用也越来越广泛。

1 计算机视觉技术概述

1.1 基本概念

计算机视觉技术主要研究计算机认知能力的一门技术，其具体主要是通过用摄像机代替人的眼睛，用电脑代替人的大脑，最终使计算机具备类似于人类的识别、判断以及记忆目标的功能，代替人类进行部分生产作业。人们目前研究的人工智能技术中的一项重要内容就是计算机视觉技术，通过研究计算机视觉技术可以让计算机拥有利用二维图像认知三维环境的功能。总的来说，计算机视觉技术是在图像与信号处理技术、概率分析统计、网络神经技术以及信息处理技术的基础上，利用计算机来分析、处理视觉信息的技术，它是现代社会新兴起的一门高新技术。

1.2 工作原理

在亮度满足要求的情况下，首先使用摄像机对具体事物的图像信息进行采集，利用网络把采集到的图像信息向计算机内部输送，然后在计算机系统内部处理加工图像信息会把事物的原始图像得到，随后利用图像处理技术进一步处理原始图像，获得优化质量效果之后的图像，分类与整理图像中有特征价值的信息，通过智能识别技术识别与描述提取到的图像信息特征，最后把得到的高层次的抽象信息存储起来，在进行识别事务时分析对比这些储存信息就可以实现事物的识别，这样视觉系统的基本任务也就完成了。其具体视觉系统如图1所示：

1.3理论框架

人类研究视觉技术虽然起步比较早，但取得较大进步是在20世纪80年代初伴随着视觉计算理论的出现。它的出现把研究视觉理论的策略问题解决了，视觉技术是一项特别复杂的信息处理过程，要想对视觉的本质准确完整的理解，必须从不同角度与层次研究与分析视觉本质。视觉计算理论研究层次大致可分为：计算机理论、算法以及实际执行。站在计算机理论的角度分析视觉技术，我们可知必须用要素图、维图、以及三维模型表像来描述视觉信息。

所以，可以把计算机视觉技术当做从三维环境图像中抽取、描述与解释信息的过程，其主要分析步骤可分为感觉、处理、描述、识别、解释等。若依据上述各过程实现需用到的方法与技术的复杂性划分层次，可大致把计算机视觉技术划分为：低层视觉处理、中层视觉处理、高层视觉处理三个层次。

2 计算机视觉技术在自动化中的应用

2.1 农业自动化中计算机视觉技术的应用

在农业自动化中应用计算机视觉技术可以全天候实时监测农作物的生长状况，便于科学管理农作物。还可以应用计算机视觉技术来检测农产品的质量，例如可以应用计算机监测技术来监测大多数蔬菜的质量，传统的人工检测蔬菜质量的方法，不仅费时费力，而且检测结果的准确性也不能很好的保证，在实际人工检测过程中还容易伤害蔬菜，可以通过利用计算机视觉技术来感应蔬菜自身释放的红外线、紫外线以及其他可见光的能量大小，然后和质量达标蔬菜的光线能量大小进行对比，根据这些对比结果可以把蔬菜质量的好坏准确判断出来，在蔬菜质量检测过程中应用计算机视觉技术，把传统的蔬菜检测方法完全颠覆了，极大的方便了农产品的质量检测，由此可见，计算机视觉技术在农业生产中有很高的使用与推广价值。

2.2 在工业自动化中计算机视觉技术的应用

计算机视觉技术在工业自动化应用的一个重要领域就是可以精密测量零件尺寸，其测量与被测对象的原理如图2所示。

光学系统、计算机处理系统以及CCD摄像头，是计算机检测系统的主要组成，被测物体由光源发出的平行光束进行照射，利用显微光学镜把待检测部位的轮廓图像呈现在摄像机的面阵CCD上，然后再通过计算机处理这些图像，进而把被测部位的轮廓位置信息获取下来，若被测对象是出现位移时，可通过两次重复测量，利用两次测量的位置差就可以得出，被测物体的位移量。

此外计算机视觉技术还可以应用于逆向工程中，应用3D数字化测量仪可以快速准确的测出现有工件轮廓的坐标值，同时还能构建曲面，保存成CAD或CAM图像，把这些图像送入CNC制作中心加工，便可制作出产品，这也就是所谓的逆向工程。由上述分析我们可知逆向工程要想实现，最关键的一环就是如何通过精密测量系统来测量样品的三围尺寸，获得各部位数据，进而做曲面处理进而加工生产。对于这一难题我可以通过利用线结构光测量物体表面轮廓技术来实现，器具体轮廓结构示意图如下图3所示。

这种测量方法的工作原理为：利用激光穿越平行、等距的振幅光栅组件，或直接采用干涉仪发出的干涉条纹，形成平面条纹结构光，再向物体表面投射，由于物体各表面的深度与曲率的不同，条纹会自动出现变化，然后再通过使用CCD摄像机对变形条纹进行拍摄。这样就可以把物体表面轮廓的变化情况分析出来。摄像机在拍摄图像的过程中，把图像信号转化为模拟信号，再转化为数字信号，然后经过传送再还原信号到图形处理系统，就得到三维轮廓图像。

在工业自动化中计算机视觉技术的深入广泛应用，不但使工业产品的生产质量得到了保障，而且跨越式的提高了工业产品的生产速度。如计算机视觉技术可以很好的检测产品包装质量，封口质量以及印刷质量等等，如我国重点指定的印刷造币机器的南京造币厂，由于货币制造印刷是由印刷造币机器来实现的，所以要严格要求其生产工艺，一丝一毫的生产差错都不允许存在，为了保障印刷制造出来的造币机器质量完全达标，必须严格精确检测生产出来的成品。在印刷造币机器的过程中要求要有非常高的计算机视觉技术，随着计算机视觉技术的不断进步，计算机视觉技术已经对印刷造币机器的需求完全满足了，实际的应用效果也非常理想，印刷造币机器在实际生产的过程中，南京造币厂把计算机视觉技术应用在了每个应刷造币机器最后的生产工序上，硬币受到重力下落的瞬间，计算机视觉技术可以瞬间采集图像的信息，准确拍摄硬币在下落过程中的图像，通过高速光纤传感器可以把硬币图像向计算机系统快速传输，利用计算机系统处理信息与识别信息的超强能力，可以及时识别硬币质量，经大量实践研究得出，在印刷造币机器上应用计算机视觉技术已经几乎没有检查差错现象的发生，由此可知，在工业自动化中计算机视觉技术的应用不但可行，而且发展空间还很大。

2.3 在医学自动化中计算机视觉技术的应用

在医学领域计算机视觉技术也得到了广泛应用，如医学中经常用到的CT图像以及X射线图都用到了计算机视觉技术，这些技术的广泛应用很大程度上方便了医生准确判断病人病情，另外，在生产药品的过程中，应用计算机视觉技术可以高效检测药品包装的合格与否，其基本流程是：传送装置先准确运输药品到指定位置，传送装置自身又可分为检测与分离两个区域，在传送药品的过程中药品的图像信息会被特定的摄像机采集，采集完成后向计算机系统传递采集信息，然后计算机系统会分析与处理这些信息，把没有包装好的药品自动识别出来，并且向分离区传递识别信息，分离区的自动装置会依据传输的分离信息，隔离开没有包装好的药品，这样就可以有效分类包装好的药品与没有包装好的药品，在药品包装检测方面应用计算机视觉技术代替传统人工检测，不但可以实现药品准确无误的检测，而且还可以大大提高检测药品包装质量的效率，完善了药品生产的自动化，由此可见，在医学自动化中应用计算机视觉技术可以积极促进医学自动化的发展。

3 结束语

总之，计算机视觉技术是一门研究计算机识别能力的高新技术，它涵盖了很多其他技术，具有一定复杂性。要想使其在自动化生产中得到更好地推广与应用，我们必须在明白其基本概念、工作原理以及理论框架的基础上，结合实际生产情况，不断进行深入研究，只有这样才能使计算机视觉技术得到更好地推广与应用，才能使这项现代化的高新技术更好的服务于社会，服务于人类。

参考文献：

[1] 龚超，罗毅，涂光瑜.计算机视觉技术及其在电力系统自动化中的应用[J].电力系统自动化，2003（1）.

计算机视觉处理技术例2

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）02-0170-01

随着社会经济的快速发展，图形艺术设计要求日益提高，而计算机技术则为图形图形设计带来了新的活力。但在这一设计中，很多设计者过于强调计算机设计技术，而忽略了图形图像，因此，在虚拟现实环境下，探讨计算机图形图像与视觉传达设计，具有非常重要的现实意义。

1 概念阐述

1.1 内涵

虚拟现实技术，主要指在计算机图形图像与视觉传达设计中，技术人员应用不同设计技术，营造形象的人工设计模拟环境。在此虚拟设计环境下，设计人员可对自然环境中人的各种感知行为进行模拟。所以，从其本质上来讲，此技术是现代人机交互技术的一种形式，通过合理优化设计环境与工具，有效提高设计人员体验度。同时，计算机图形图像与视觉传达设计体现出的视觉表现与冲击力也不断增强。此技术与图形图像及视觉传达设计紧密相连，可为用户带来身临其境的感知体验。

1.2 设计手法与技术

随着社会经济的快速发展，现代科技水平日益提高，为了顺应时代潮流，满足行业发展需求，必须要正确认识电脑与设计间的联系。对于设计工作者而言，计算机是属于一种重要设计工具，充分体现了设计者的设计理念，并将其分享给社会公众。同时，信息全球化趋势日益明显，这与计算机图像图形设计密不可分，尤其是广告及电影等领域发展过程中，计算机图像图像设计技术水平要求比较高。

2 具体应用分析

2.1 文字图像设计

文字设计，是图形图像设计中的基本设计应用之一，利用相关处理技术促使文字具有虚实相间的效果。例如在Photoshop设计软件中，利用背景工具与阴影效果，在图形处理对话框中选择相应的处理工具处理图形字体大小与轮廓，实现预期设计效果。在这种特殊背景下，文字是设计作品的主要元素，为受众传递明确、清晰的信息，带来较强的视觉冲击力。

2.2 影像图形与广告创意设计

在实际生活中，影像图案及广告创意等设计与计算机图形图形处理与视觉传达技术密不可分。在实际设计处理中，一般设计人员通过虚拟现实技术处理图形并对其进行优化设计，从而产生更好的创意设计效果。在艺术设计中，视觉传达设计是重要分支，因此商业色彩比较浓厚，尤其是在影像宣传海报设计中，通过虚拟组合设计理念、图形风格、色彩等，带来更强的视觉冲击力。同时，利用虚拟现实技术，对影像图形与广告创意设计进行设计与布局，利用计算机相关图像处理软件将各类元素融为一体，产生丰富的设计语言。例如在创意广告设计中，设计人员要设计咖啡杯，利用虚拟现实技术，产生视觉错觉效果，以此确保作品效果更加逼真，突出其丝滑特点，增强吸引力。

2.3 绘画与插图设计

在虚拟现实环境中，协调物体明暗与色彩光泽，是计算机图形图像与视觉传达设计的基础，以此提高绘画作品的整体视觉张力。依照手绘图像设计草稿，采用相关设计软件为其着色与进行充实模拟处理，在提高作品创作效率的同时，还可确保设计人员利用更加准确的色彩搭配与填色技术，提高绘画作品的整体视觉表现力。

2.4 交互界面优化设计

高性能智能手机卖的火爆，除了自身技术因素外，良好的人机交互界面设计也是非常关键的。利用虚拟现实技术，确保手机界面具有最佳的视觉传达效果；同时利用界面优化设计与相关细节处理，使得手机外观整体效果严肃而高雅。除此之外，随着科技水平不断提高，电子终端产品日新月异，手机APP更是形式多样，其具有的界面优化与人机交互功能，是在计算机图形图形与视觉传达设计技术相结合基础上实现的。高雅、简洁、大方及美观则是虚拟现实技术的主要目标，在合理安排与布局交互界面基础上，通过三维与二维相关处理技术，并搭配相关设计处理元素，采用动静结合的设计方式，对用户界面进行优化设计，以此提高作品整体视觉传达效果，增强用户与产品间的连粘性。

3 结语

综上所述，在虚拟现实环境中，该技术是人机交互图形图像的一种新型设计处理技术。而作为其重要设计体系，计算机图形图像与视觉传_设计是非常关键中，两者在其所属领域都获得快速发展与进步，同时在相通领域获得了一定合作。计算机图形图形设计能够确保设计作品的精确性与立体感，视觉传达技术则为受众带来了更好是设计效果体验，两者应用价值非常高，因此具有广阔的发展前景。

计算机视觉处理技术例3

中图分类号：TM862 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）01-0054-02

计算机图形学、计算机视觉以及可视化技术三者均是计算机领域重要组成部分，要做好计算机知识，就要先学好计算机图形学，但计算机图形学学习相对枯燥，尤其是算法教学难以理解，为解决这一问题，计算机视觉与可视化技术被应用到计算机图形学中。可见，三者之间存在一定的联系，因此，有必要对计算机图形学、计算机视觉以及可视化技术展开研究。

1 计算机图形学概述

1.1 计算机图形学目的

所谓的计算机图形学实际上就是怎样利用计算机表示图形，并利用计算机完成图形计算与处理，而这一过程的实现需要得到相关算法的支持。学习计算机图形学的目的是利用计算机技术为人们呈现既带有美感又不缺真实的图形（如下图1所示），为实现这一目标，就需要按照图形的要求创设合适的场景，并在一些光照模型的作用下，做好光照效果设计，在这一过程中需要计算机图形学能够与其他计算机技术相配合。经过计算机图形学出来的图像，多会以数字图像的方式展示出来，总的来说，计算机图形学与图像处理之间存在着一定的联系[1]。计算机图形学的涉及范围相对宽泛，不仅有图形硬件设计，还包括动画制作，虚拟现实等多个部分。此外，计算机图形学在动画制作中的应用频率也很高，如45分钟一集的动画影片中，85%的画面都需要用算机图形学来完成，由此可见，计算机图形学的应用频率极高，并在动画制作中发挥着不可替代的作用。因此，应重视计算机图形学的应用。

1.2 计算机图形学应用

随着计算机图形学的发展，它被应用到各个领域中，并发挥着重要作用。首先，在计算机辅助设计与制造中的应用，这是计算机图形学应用最多的领域，在计算机图形学被应用以后，不仅可以设计出更精准的图形，还能做好人机交互设计，强化修改能力。计算机图形学还被应用到三维形体重建中，利用该技术可以将原理的二维信息转化为三维信息，如在某次工程图纸设计中就应用了计算机图形学，经过一系列的处理以后，三维形体逐渐形成，最终实现了重建。其次，在医学领域中的应用。计算机图形学在医学领域中的应用多以计算可视化的形式展示出来，如在脑部手术中，医生为看清患处真实情况，经常需要利用在可视化技术的作用下将复杂的数据转化为图像，这时就体现了计算机图形学在其中的应用[2]。再者，在计算机动画中的应用，人们看到的动画影片就是计算机图形学作用的结果，以动画人物的行走为例，为保证动画人物的行走与自然人不存在过大差异，就需要应用大量的计算机技术，并在计算机图形学的作用下完成设计。最后，在计算机艺术中的应用。计算机图形学在计算机艺术中也有广泛应用，它不仅可以用于艺术制作，很多场景都是通过计算机图形学来完成的，现阶段，一些人正在利用计算机图形学创设人体模拟系统，其目的是让已故人士再次出现在荧屏上，这一目标的实现就需要得到计算机图形学的支持。

2 计算机视觉技术

2.1 计算机视觉技术含义

所谓的计算机视觉技术，实际上就是用计算机取代人眼做识别、跟踪以及测量等，同时也兼顾图形处理，其目的是让图像在计算机被处理以后更适于识别。对于计算机视觉技术来说，意在实现人工智能，主要是从图像与多维数据等方面实现人工智能系统设计[3]。计算机视觉是一种在相关理论与模型基础上发展起来的视觉系统，其主要构成部分有以下几种：

（1）程序控制，这一点主要体现在机器人设计上；（2）事件检测，多体现在图像监测上；（3）信息组织，主要体现在图像数据库等方面。计算机视觉三个阶段如图2所示，通过观察图1可以发现，计算机视觉存在于图像处理始终，从早期处理直到后期结束都存在，最终实现了3D描述，可见，计算机视觉具有十分重要的作用[4]。

2.2 计算机视觉技术的应用

现阶段，现代社会已经进入信息化时代，计算机技术也被应用到各个领域，并发挥着重要作用。计算机视觉的应用促使计算机实现了智能化，在该技术的支持下，计算机可以像人一样透过视觉看待世界万物，且具有良好的适应能力，但这一目标的实现还需要很长时间，需要一系列的努力才能实现。现阶段，计算机视觉应用最多的就是车辆视觉导航，然而，这种导航还没有实现完全自主导航，这也是需要进一步研究的地方。计算机视觉技术的适应性较好，特别适合在工业领域应用，即便是存在电子在干扰或温度变化较大的地方都能很好的运行，其整体效果也不会受到影响，再者，计算机视觉技术的嵌入性较好，成本相对较低，尤其适合在PC方案中使用，同时，具有一定的非接触能力，能够获取大量信息，且不受距离限制，总的来说，计算机视觉技术总体效果较好，适合利用在各种工业环境中应用，因此，应重视计算机视觉技术的应用[5]。同时计算机视觉还被应用到移动机器人设计中，主要是利用小波模板展示人体形态，然后做图像扫描，这样就可以顺利完成小波变换，进而了解到人的存在。同样，将计算机视觉应用到机器人设计上，可以自动检测出正在行动的人或车辆，而无法检测到静止的人，之所以会出现这样情况，主要是由于其中采用率步态分析法。

3 可视化技术

3.1 可视化技术含义

可视化技术是一种综合了计算机图形学与图像处理于一体的技术，它可以将复杂的数据转化为图像并在屏幕上展示出来。在可视化技术中，融合了以上两种技术的特点，并在多个领域都有应用，随着可视化技术的应用，不仅有效实现了数据表示，还强化了数据处理能力，更对数据决策分析有一定作用[6]。现阶段，虚拟现实技术已经成为可视化技术主要发展方向。

3.2 可视化技术的应用

首先，在计算机图形学教学中的应用，计算机图形学相对枯燥，相关知识也很抽象，不便于学生理解，在计算机图形学中最重要的部分是曲线曲面，而这些曲线曲面多是与数学模型有关，具有一定的抽象性，学生理解难度较大，以往教师只能通过一系列的公式演算帮助学生理解，尽管这样依然难以让学生掌握曲线变化情况，学生依旧无法正确理解。为减少这种情况的发生，可视化技术被应用到计算机图形学教学中，教师将抽象的知识用动画的形式展示出来，学生只要观看动画，拖动一定的控制点就可以了解到曲线变化情况，这样一来不仅增加了教学趣味性，学生也可以随意变动曲线，让复杂的知识变得简单，深化学生对计算机图形学知识的深度理解，同时，利用可视化技术在一定条件下，还可以完成代码编译，如在Actoin ScriPt中做编译，这样也可以增强学生的理解能力[7]。

其次，在医学领域中的应用。医学领域对于可视化技术的应用主要体现在放射治疗与矫正手术上。通过可视化技术可以屏幕上看到手术整个过程，并将原来细节部位放大，手术医生观察的更加细致，手术成功几率也会大幅度提升，患者生命也能得到保证（如图3所示）。如在对某名患者进行身体检查的过程中需要应用到可视化技术，由于通过检查会获得大量数据，而这些数据又相对复杂，但在可视化技术下就可以通过图表、曲线图或立柱图的方式展示出来，经过可视化技术的作用，了解到患者的血糖为5.6mmol/L，医生可以根这一数据做出诊断，而不必再分析这些数据。据不完全统计，80%的医疗检查工作都是需要利用可视化技术。

地质勘探是我国最重要的工作之一，由于多数矿藏都深埋地下，即便使用探测仪受多种因素影响也无法了解到实际矿藏情况，这就需要应用到可视化技术，在可视化技术的作用下，相关工作人员可以了解到地下有无矿藏，如果存在矿藏，相关工作人员也可以了解到矿藏所在位置与实际储备量，进而为矿藏开采奠定基础。如在地质勘探中，相关工作人员利用可视化技术做地形图整理，然后从中提取地形数据，再用CATIA做导入，这样就可以完成地形模型创建，这样就完成了三维地质模型创建工作，同时在相关工作台的影响下，还可以完成地形数据导入，进而生成一定的地形云点，如果其中存在错误，可视化技术也可以将其中的错误内容删除，这些都是可视化技术所带来的好处[8]。由此可见，可视化技术已经成为地质勘探中不缺少的技术。

最后，在气象预报中的应用（如图4所示）。利用可视化技术能够将数据转化为图像，通过观察图像就可以了解到云层变化情况，同时也能了解到实际风力大小与风走向等，气象预报人员就可以根据图像做出精准分析，需要了解气象变化的人也能了解到现实情况，如果气象条件恶劣，相关工作人员也可以及时做出工作调整，减少危险事件的发生。据不完全统计，可视化技术在气象预报中的应用频率高达100%，由此挽回的经济损失高达13.2亿元，可见，可视化技术在气象预报中的应用十分有必要，因此，应重视可视化技术在气象预报中的应用。

4 结语

通过以上研究得知，计算机图形学、计算机视觉以及可视化技术三者各具特色，三者间也存在一定的关系，尤其是可视化技术综合了前两者的特点，并融合了其他技术，在很多领域中都有应用。可视化技术是现阶段应用最多的一种技术，在计算机图形学教学中也有应用，并发挥着不可替代的作用。本文分析了计算机图形学、计算机视觉以及可视化技术的含义与应用，希望能为相关人士带来有效参考，正确利用这些技术。

参考文献：

[1]陈敏雅，金旭东.浅谈计算机图形学与图形图像处理技术[J].长春理工大学学报，2011（01）：138-139+146.

[2]柳海兰.浅谈计算机图形学的发展及应用[J].电脑知识与技术，2010（33）：9551-9552.

[3]滑瑞朋.计算机图形学的应用及研究[J].山西科技，2012（05）：37-38+45.

[4]刘涛，仲晓春，孙成明，郭文善，陈瑛瑛，孙娟.基于计算机视觉的水稻叶部病害识别研究[J].中国农业科学，2014（04）：664-674.

[5]关然，徐向民，罗雅愉，苗捷，裘索.基于计算机视觉的手势检测识别技术[J].计算机应用与软件，2013（01）：155-159+164.

计算机视觉处理技术例4

中图分类号：TP391.41

受到CIMS的推动和影响，诸多企业的发展趋势逐步趋向于个性化以及自动化，这种大的发展趋势间接的对我国的计算机辅助技术提出了更高的要求，计算机相关技术的发展面临着更加严峻的挑战。就现阶段分析来看，计算机辅助检测技术在现代诸多企业中得到了广泛的应用。随着柔性制造系统的不断进步与发展，驱动图像处理软件、现场总线技术的日趋成熟，检测系统的灵敏性、智能化特点愈发受到人们的关注，在这种大的发展趋势之下，计算机视觉检测技术得到了较快的发展。基于计算机视觉系统现已经广泛应用于现场监控、工况监视等诸多环境之中。

1 关于对视觉技术的相关研究

1.1 基于计算机的视觉检测技术的原理分析和探究

图像技术主要指的就是通过各种途径所实现的对图像的获取以及进一步的深入加工和处理技术。根据视觉检测技术的抽象程度以及对图像处理方式的不同，可以大致将图像的处理和加工技术划分为三个最主要的层次，这三个层次分别是图像的加工处理、图像的分析以及对于图像的理解。将这三个层次进行进一步的结合，便是图像工程。计算机视觉检测技术是一门新兴的计算机检测技术，该技术建立在对计算机视觉研究的基础之上，吸收和借鉴相关的研究成果，借助于传感器来实施三维测量，进而有效获得被测物体的空间具置信息，故而可以很好的满足当代制造业的发展需求。区别于一般的图像处理系统，计算机视觉检测技术所获取的相关数据信息更为精准和迅速，其环境适应性更强。

基于计算机的视觉检测技术注重计算理论的辅导作用，以应用为目标进行视觉技术分析。自上世纪七十年代以来，我国关于对计算机视觉检测技术的研究又取得了显著的进步，并且逐步迈入更为实质性的研究阶段，在该阶段中，逐步开始从通过从多个角度（诸如光学角度、生理学角度以及投影射影角度等等）对其成像问题加以分析。以Marr为代表的专家更是建立了一些一般性的视觉性处理模型来辅助该技术的研究。

1.2 视觉检测技术中传感器的作用

在计算机的控制下配有相关的视觉检测系统，在该视觉检测系统中，主要有三个主要方面的主要作用：第一，对于视觉传感器模型的分析以及确定；第二，进行图像数据分散与整理的相关工作；第三，CAD模型的建立。传感器的主要作用就是对测量棒材的多个截面进行分析，将所收集得到的数据经由图像采集卡采集后，传到相关的图像处理系统中，进而进一步辅助准确的模型的建立。

2 基于计算机的视觉检测技术的应用研究分析

2.1 基于计算机的视觉检测技术的发展状况研究

在研究的初步阶段，相关技术人员借助于数字化的图像处理技术，主要就是为了进一步提高所获得的数字照片的清晰度和质量要求，进而更为精准、科学、规范的对照片所提供的信息加以辨别，为航空卫星图片的读取、识别和分类做准备。在这一系列的视觉工作中，其中最为主要和常见的工作主要是包括分类、识别判读以及三维结构的构建。

基于计算机的视觉检测技术借助于对计算机视觉技术，将所获得的被观察物品的相关信息加以信号转换，并传递给图像处理系统，图像处理系统通过甄别和判断不同照片像素的分布和亮度等讯息，将其进一步转换成为数字化信号，接下来由计算机的图像系统抽出符合目标特征的信号加以运算，对下一步的设备动作加以决定和执行。

就现阶段而言，我国的计算机视觉检测技术系统在诸多领域均有所应用，最为典型的领域诸如医学的辅助诊断、机器人的感应系统、智能化的人机接口等均是建立在该技术的基础之上。借助于计算机视觉技术这一手段，可以有效提高对产品检测的效率，提高精准度，这种新型的视觉检测技术相比较于传统的人眼在流水线上的跟进，其具有显著的优越性，其获取测量结构迅速、检测结果可以直接被观察、可以进行自动识别以及定位准确和实时性的特点，这就很好的避免了由于人的一些主观性因素所导致的误差出现。

二十世纪以来，基于生物特性的计算机视觉检测技术得到了空前的发展，具体表现在人脸识别、生硬识别、指纹识别以及虹膜的识别中，形式日趋灵活和复杂多变。借助于计算机的视觉检测技术，可以有效对用户的身份进行鉴定和识别、判定用户的特殊信息等。除此之外，还可以将基于计算机的视觉识别技术逐步推广到其他领域，如海关的安全检查以及出口、入口的安全控制等领域。

2.2 基于计算机的视觉检测技术的相关应用分析

2.2.1 数码相机中所采用的图像采集技术

视觉检测技术的一个显著特点就是有效提高了生产的柔性和自动化程度，本世纪以来，数码相机凭借其高分辨率，快速成像、显像，功能丰富多变以及性价比较高的特定风靡全球，逐步取代了传统的照相机，传统的照相机主要采用的是CCD 摄像头，其主要的核心及时采集卡，显然这种采集系统已经逐步落后于时展的脚步，现已逐步被淘汰。

2.2.2 微文字识别系统的相关研发和设计

随着科学技术的不断进步与发展，大规模集成电路得到了较快的进步，基于计算机的视觉检测系统的成本得到了极大的降低，基于计算机视觉检测技术的微文字识别系统的研发也被提到了日程中来。微文字识别系统的处理芯片大多是借助于数字信号处理芯片来实现图像的识别，进而借助先进的语音合成技术将朗读变为可能。此外，为了便于使用，该系统的体积被尽可能的缩小，并且可根据美观度和实用性等设计为各种形状。

2.2.3 特殊用纸水印在线检测系统

基于计算机的视觉检测技术可以在某一特定领域代替人的主观判断，诸如水印质量的自动检测方面。区别于普通的工作人员，计算机可以实现长时间工作，对于误差范围的控制可以通过设置等实现，而且在计算机执行任务期间，所受到的客观和主观因素相对较少，这就极大程度上避免了由于人的因素所导致的失误性操作，进而有效提高了工作效率以及检测的精准度。这一优点，在水印质量标准的认定中具有十分重要的意义和作用，通过研发一定的程序和软件，可以制定出一套操作性强、权威性较高的水印清晰度量化标准。

3 基于计算机的视觉检测技术的发展展望

综合分析来看，计算机视觉检测技术现已有大约四十年的历史，作为一种新兴的检测技术，该技术的显著优越性不言而喻，该检测技术以其高精度、反应灵敏迅速、智能化、自动化等特点被广泛应用于诸多领域和行业之中，并取得了显著的成，可以说，该技术具有十分广阔的发展前景。但是，不可否认，基于计算机的视觉检测技术并不是十分的成熟，在其设计和研发过程中仍然存在着诸多不足，而且视觉检测技术是一项设计到心理、生理等多方面知识的复杂性技术，涉及领域众多，更强大功能的实现需要人类知识的不断拓展和延伸，因此，必须意识到该检测技术发展道路上的困难和挑战。

4 结束语

随着科学技术的不断进步与发展，经济的发展对于新技术的研发提出了更高的挑战，再者由于广大人民群众生活质量的不断提高，对于生活水平也有了进一步的认识和了解。基于计算机的视觉检测技术的研发和进步，无疑更好推动了高速发展的经济，不断满足了人民群众日益提高生活需求。由此来看，深入对视觉检测技术的研究和探究无疑具有十分重要的作用，笔者衷心希望，以上关于对我国基于计算机的视觉检测技术的相关探究能够被相关负责人合理的吸收和采纳，进而更好的推动科学技术的创新和进步，推动经济的不断进步与发展。

参考文献：

[1]李旭港.计算机视觉及其发展与应用[J].中国科技纵横，2010（06）：42.

计算机视觉处理技术例5

1 计算机视觉定义

 

人类天生具有五感，视觉便是其中之一，而计算机视觉，就是让计算机网络能够睁开眼看世界。让计算机有一定的视觉能力，可以从各个方面帮助人们进行监督、检验检测。利用计算机视觉科学可以使工作变得更加简便。计算机视觉主要应用于对二维码、条形码、照片、视频资料如片段等进行智能处理。

 

2 计算机视觉研究在医疗、交通中的作用

 

随着医学成像技术的发展与进步，图像处理在医学研究与临床医学中的应用越来越广泛。最常见的有癌细胞显微图像分割与识别、基于多特征融合的血红细胞识别和乳腺癌细胞计算机的自动识别等。计算机视觉技术的迅猛发展，为医疗诊断带来了很大的方便，同时促进了临床医学的发展。另外，在各大综合医院慢慢发展起的体检体系中，计算机视觉技术起到了决定性因素。随着体检的人数上升，对医院体检的管理、速度、准确性都提出了更高的要求。视觉识别轻而易举的解决了这个问题，只需要去识别体检人员的身份证，就可以将体检人员对号入座，检查过的项目，没有检查的项目一目了然。理化指标的检验，只需要在采血试管或采尿瓶上粘贴与体检者对应的条形码即可，利用视觉技术对号入座，方便而准确的确定每一位体检人员的血样及尿样。及提高了医院的工作效率，又将错误率降到最低。

 

计算机视觉在交通上同样得到了广泛的应用及发展。交通安全是交通运输中的重大问题，随着近年来机动汽车数量的迅猛增长，交通事故的发生也随之越来越频繁，给人类社会带来的危害也日趋严重，使很多的家庭失去亲人，甚至家破人亡。全国一线城市例如：北京、上海、广州、深圳等交通道路供需的矛盾日趋严重，交通安全、交通堵塞及环境污染已成为困扰我国交通领域的三大难题。基于图像处理的计算机视觉技术是通过摄像机获取场景图像，并借助于计算机软件构建一个自动化或半自动化的图像、视频理解和分析系统，并提供及时准确的图像、视频处理结果，以模仿人的视觉功能。主要功能如下：

 

一是基于计算机视觉技术的车辆牌照自动识别： 车辆牌照是车辆的唯一身份，对车辆牌照的有效检测与识别在车辆违章检测、停车场管理、不停车收费、被盗车辆稽查等方面有着重要的应用价值。尽管针对车牌识别技术的研究相对成熟，然而在实际的应用场景中，受到天气、光照、拍摄视角、车牌扭曲等因素的影响，车牌识别技术仍然有一定的改善空间。

 

二是基于计算机视觉技术的车辆检测与流量统计：目前城市交通路口的红路灯间隔时间是固定的，而不同路段、不同时间段交通流量是随机变化的。若能根据各个交通路口的交通状况辅以计算机进行自动分析，并判断与预测交通流量，无疑为交通警察出警，红绿灯时间间隔的动态设置等提供技术支持。

 

三是基于计算机视觉技术的公交专用道路非法占道抓拍：公共交通是每个城市交通的重中之重，城市的公共交通为老百姓提供了便捷的出行方式。公共交通的发展，有利于城市的节能减排，有利于降低城市的空气污染指数。由于城市公共交通具有运量大、相对投资少、人均占有道路少等优点，解决城市交通问题必须优先发展城市公共交通。然而目前拥挤、缓慢的公交出行方式已成诟病，因此发展“快速公交”将是未来公交的一种运行模式。道路畅通则是发展“快速公交”的前提，相应地，公交专用车道的设定必不可少。为防止其他社会车辆的驶入，并对违规驶入的其他社会违规车辆进行抓拍与惩罚是保证公交车道公交车专驶的一种重要手段。因此在公交车前部装置摄像头并辅以其他处理设备，从而可以使得每一辆公交车成为了一个流动的监控设备。

 

3 计算机视觉在条形码检测中的应用

 

条形码是将宽度不等的多个黑条和空白，按照一定的编码规则排列，用以表达一组信息的图形标识符。在中国，由中国物品编码中心赋予制造厂商代码。那么最常见的计算机视觉应用与条形码检测就是在超市中。超市中每样产品都有自己的条形码，当人们选择了自己需要的物品后，来到收银台进行结账，我们会看见收银人员会用扫码器对物品的条形码进行扫描，扫描后就会出现产品的信息及价钱。记录以及扫描条形码的技术就是计算机视觉技术。

 

4 计算机视觉重要技术——智能识别

 

近年来，基于生物特征的鉴别技术得到了广泛重视，主要集中在对人脸、虹膜、指纹、声音等特征上，这其中大多都与视觉信息有关。指纹、人脸功能已经大范围在生活中应用，其中很多单位的打卡制度就是依据面部识别、指纹识别来实现的。社会飞速发展的今天，很多的单位都实行了上下班打卡制度，这一制度已经被作为单位管理制度中的重要一条。购买的打卡机就是采用计算机视觉的重要技术——智能识别来实现的。利用打卡机的储存功能，记录每个职工的指纹或面部容貌，规定在某一个时间范围内对应识别指纹或面部容貌，视为打卡。在上下班打卡的过程中，员工将面部或指纹对应在打卡机的制定位置上，让打卡机进行识别，当识别的结果与存储结果相同时，打卡成功。这样看起来十分简单的打卡机可以使单位的工作有序化，制度化，而实现这个功能的技术就是计算机视觉技术中的重要技术之一：智能识别。

 

5 计算机视觉技术的发展过程及未来

 

计算机视觉技术研究经历了近40年的过程，20世纪50年代的统计模式识别、60年代的Roberts的三围积木世界、70年代的Marr为代表的计算理论、80年代的主动视觉，但是仍然面临许多的问题。主要由于计算机视觉是一个逆问题，视觉信息多种多样，视觉知识的表达很困难，图像数据量巨大，信息存储于检索困难，对生物学、神经生物学等的研究有待深入。

 

计算机视觉技术的未来必定会朝着高科技发展，航空遥感测控地形地貌、电影特效制作、工业生产自动化检测、医学影像检测，再到天文领域等，在这些科学领域中计算机视觉将无法取代，成为主流的技术之一。

 

计算机视觉处理技术例6

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）30-0137-02

21世纪是国际计算机技术高度发展的时代，人们生活中的每个角落都可以看到计算机技术的身影，尤其是现代计算机视觉技术和图像处理功能发展更加迅猛，各技术分支也逐渐趋于成熟。计算机视觉技术主要指的就是利用智能计算机系统来代替人类的眼睛对现实三维世界进行辨识和理解，整个过程均是计算机自我学习的过程，而随着这项技术研究的不断深入，其不再仅仅包含计算机技术科学，同时还涉猎了包括生理学、神经学、物理学、应用数学等多门学科，为人类科技的进步提供了有效的动力。

1 计算机对视频中运动物体检测的原理概述

在现代计算机技术基础下，对视频当中的运动物体检测原理主要包括两种，分别是从微观和宏观的角度出发。其中宏观检测技术指的是当计算机截取了视频中的某一个图像，其以整幅图像为对象进行检测；微观检测技术是指在截取图像后，根据实际需求对某一区域内的图像内容进行检测。在计算机视觉技术实际应用时，其第一步就是对图像的采集，第二步是对已经采集的图像进行预分析处理，如果采用宏观检测技术则对图像整体进行分析；如果采用微观检测技术则首先将图像进行分割，然后对分割后各图像内容中出现的运动物体影像进行分析。在图像数据获取过程中应用的是背景差分法，这一技术主要是将背景和运动物体进行分离提取，以获取没有背景图像的运动物体影像数据。还可以利用帧间差分法，这种方法主要是对一个视频图像的逐帧画面进行差别比较，从而获得各帧图像上的差值，而将这些差值帧图结合起来就是一个物体在计算机视觉下的运动轨迹。现代研究者更倾向于将背景和帧间差分法进行结合运用，这样可以获得无背景下的运动物体轨迹，进而提升计算机视觉系统捕捉数据的准确性。

2 OpenCV的应用概述

OpenCV是现代计算机视觉技术当中具有开源性的视觉库，其最早是由俄罗斯Intel分公司所研发，不仅高效，而且具有兼容的优势。同时与传统IPL图像处理系统相比，OpenCV所处理的图像数据等级更高，例如在对运动物体进行特征跟踪、目标分割、运动轨迹分析以及三维模型重建等方面都有着巨大的优势。

OpenCV本身编辑的源代码是开放式的，编写过程简洁且方便，并且程序中大多数函数已经通过了汇编的最优化，使其能够更加高效地被应用。在使用OpenCV的摄像机标定模块已经为用户设计了实用性较强的接口，并且能够支持Windows界面的操作平台，使得这一技术的操作更加简便。这一技术本身操作简便，对于编程人员和检验人员个人技能素质要求并不高，视觉技术系统研发人员可以利用简便的操作来检验其设想是否能够实现，这就使得现代计算机视觉技术开发团队能够形成更好的协作研发关系，进一步提升技术研究效率。目前已知OpenCV编程系统在航空航天定位、卫星地图绘制、工厂大规模生产视觉检测等方面得到了广泛的应用，同时对于无人飞行器的视觉捕捉技术也有极大的帮助。最为重要的是OpenCV编程语言的兼容性较强，编程人员可以根据自己的意愿对源代码进行披露，并且国内也已经形成了规模较大的交流社区，给更多同行业者提供答疑解惑的场所，进一步扩大了OpenCV的应用范围。

3 基于OpenCV的计算机视觉技术

3.1 基于OpenCV下的运动物体检测技术

在常规运动物体检测技术下，均是直接通过图像背景和运动物体的区分来实现运动物体的捕捉。而基于OpenCV下的运动物体检测技术则不仅能够针对于图像背景的分离实现运动物体的观察，还可通过物体本身特定的信息来进行检测，主要包括形状、轮廓以及颜色等。这样就能够实现在复杂的背景当中将特定的运动物体完整抽离出来。其基本流程包括：首先，对影像数据当中某一时间点的图像进行捕捉，然后对这一视频图像的格式进行转化；其次，对转化格式后的视频图像进行早期处理，并将运动物体和复杂的背景区分开，降低周围各环境因素对运动物体主体图像的影响；第三，根据完成提取后的运动物体图像进行辨识，然后再从视频当中捕捉拥有相同特征的物体，并对该物体进行跟踪识别。而这一过程的实质则在于先利用图像捕捉技术对画面进行截取，然后同时利用背景差分法和帧间差分法对图像进行分割，逐帧地将运动物体完成提取出来，以供计算机进行视觉跟踪处理。

3.2 基于OpenCV的图像预处理技术

一般情况下，计算机视觉处理技术应用的环境情况较为复杂，大多数应用环境当中均有光照的变化，并且部分计算机视觉处理设备还需要在露天环境下进行工作，此时周围环境中的风、温度、光照、气候以及运动物体数量等对视频图像的采集均有着极大的影响。环境因素会使图像采集的质量大幅度降低，同时图像当中的噪点问题也难以避免，而噪点是视觉捕捉和图像处理当中最大的影响因素。因此，在基于OpenCV下的计算机视觉技术在捕捉视频图像之后先对其进行预处理，然后再由系统对运动物体进行分离、检测和跟踪。一般的预处理过程主要包括平滑度滤波、图像填充、背景实时更新等。

1）图像的平滑度滤波预处理技术

由于在实际计算机视觉捕捉过程中图像噪点是难以避免的问题，以此在对图像中运动物体进行检测前，应该相对这些噪点进行预处理，降低环境噪声对图像的影响。图像的平滑度滤波处理共分为两种方式，分别为线性和非线性。其中线性处理方式就是通过计算机处理设备的简单运算，对图像当中的噪点进行直接清除，但这一技术使用后会造成截获图像模糊不清的情况，因此仅对噪点较少的图像采用该处理方式；非线性滤波处理则是利用复杂的图像处理运算，将截获图像当中的噪点无限缩小，使其不对图像整体造成影响，并且可以有效保证图像的局部调整，但这种处理方式在运算时速度没有线性滤波处理快，因此需应用在噪点较多，图像信息较复杂的处理当中。

2）图像的填充预处理技术

这一处理技术在使用过程中运算速度较慢，主要是由于其需要对逐帧的图像均进行处理，也包括两种处理方式，分别为边缘填充和腐蚀膨胀处理。其中边缘填充处理主要指的是在确定运动物体之后，利用计算机系统自身的边缘检测处理技术，对物体的轮廓进行辨识，并利用形态学上的漫水填充方式对运动物体周围的噪点进行颜色填充，减小其对画面整体元素的影响。而腐蚀膨胀处理与边缘填充处理原理相类似，但这种处理技术主要是针对于噪点进行腐蚀和膨胀，使其在画面当中所占比例扩大，但对运动物体本身不造成影响，这使运动物体和噪点之间的差异就会更加明显，就可以将噪点的影响降到最低，但这种处理方法的效果和摄像机本身的性能、质量等有着密切的关联。

3）背景的实时更新预处理技术

在进行运动物体和背景分离过程中，计算机系统需要对图像上的背景元素进行辨识，并对其开展初始化处理，这样就能够为后期实时背景图像的差异进行凸显，以增加前景图像的效果，降低噪点对图像的影响。在运用这一技术时，首先要先对第一帧的图像进行确定，并将第一帧图像当中的背景图像元素进行辨识，然后在后期图像更新和运动物体检测过程中对背景进行实时更新处理。在更新的过程中其流程主要包括：首先，系统要对所读取的画面进行有效的判断，了解该图像是否为第一帧；其次，将Opencv处理的图像转变为单通道灰度值；第三，对转变后的图像进行高斯平滑度滤波处理，将图像当中的噪点进行去除；第四，采用形态学噪点填充技术对图像当中的噪点进行二次处理，以获得所需要更新的背景图像。

3.3 前景运动物体的提取技术

在计算机视觉技术进行运动物体的检测时，只有有效保障检测流程的准确度，才能够有效保障对前景运动物体的跟踪效果。其主要分为两大步骤，其一是对二值化后的图像数据进行分割处理；其二是在图像分析前对其进行充分的填充处理，保证前景图数据的完整性。同时，在前景图像提取的过程中也分为多个步骤，其包括：首先，对所提出的前景图像和背景图像进行差分处理；其次，将差分处理后的图像二值化处理；第三，对背景当中前景物体的轮廓或边缘进行辨识，根据前景图像的轮廓对其进行填充。由于在实际操作过程中，摄像头所处环境的变化较大，并且会在不同场所内的不同角度捕捉画面，因此就需要在前景图像提取时有效提高背景图像实时更新的效果。

利用阀值二值化的分割方式能够有效将前景图像和背景图像分离开，从而使目标运动物体能够呈现独立化，并且阀值分割方式开展前要相对每个像素点进行确定，判断其是否位于灰度值的范围内。而将该图像的像素灰度和阀值进行对比后会出现两种结果，分别是灰度值低于或高于阀值。在实际应用过程中，有效确定图像的分割阀值T，就能够降低环境当中光照因素对图像质量的影响。

4 计算机视觉技术当中的三维重建技术

1）三维重建的视觉系统

计算机视觉技术在对图像进行捕捉时可以视为是对大量的图像信息进行处理，从摄像机的视觉角度出发，其所输入的图像一般为二维属性，但输出的信息确是三维数据，而这种三维空间数据能够提升对运动物体所处空间位置、距离等描述的准确性。在三维重建视觉系统工作过程中，其相对基本的图像数据框架进行确定，然后利用一个坐标点建立2.5D图像数据，即以此点为视角能够观察到的图像数据，再将2.5D图像数据进行整合从而建立三维图像。

2）双目视觉系统

当人体利用双眼在不同角度、同一时间内观察同一个物体时，就可以利用算法来测量该物体和人体之间的距离，而这种方法也被称为双目立体感，其应用的原理主要是人体视觉差所带来的影响。同时利用两台摄像机对同一图像从不同角度进行观察，就能够获得人体双目观察后的效果，因此这一三维重建技术也被称为“双目视觉系统”。两台不同的摄像机即可代表人体双眼，其对图像进行逐帧捕获，但由于角度不同和环境影响因素的差异，因此造成了图像差异，必须对其捕捉的图像进行预处理。

3）三维重构算法

在计算机视觉技术中对于视频流的采集主要依靠的是彩色摄像机、红外摄像机、红外接收摄像头等设备。还可以利用微软所提供的Kinect设备，在进行运动物体检测前能够对NUI进行初始化处理，将系统内函数的参数设定为用户信息深度图、彩图、骨骼追踪图等数据。在使用Kinect设备对视频流进行打开时，其可以遵循三个步骤，其一是彩色和深度数据的处理；其二是根据数据的索引添加颜色信息，并将其引入到深度图数据当中；其三是骨骼追踪数据。

5 结束语

计算机视觉捕捉技术是现代计算机应用当中较为先进的内容，其应用范围较广，对于运动物体的捕捉准确度较高，能够有效推进现代计算机模拟技术的发展。

参考文献：

计算机视觉处理技术例7

【关键词】计算机视觉 交通领域 探究

近年来，随着科技水平的提高，计算机视觉技术逐渐被人们熟知并广泛应用。相较于其他传感器来说，视觉能获得更多的信息。因此，在我国交通领域中，也对计算机视觉技术进行研究完善，将计算机视觉技术应用在交通领域各个方面中，并取得了显著的成效。

1 计算机视觉的概述及基本体系结构

1.1 计算机视觉概述

通过使用计算机和相关设备，对生物视觉进行模拟的方式，就是计算机视觉。对采集到的图片或视频进行相应的技术处理，从而获得相应的三维信息场景，是计算机视觉的主要任务。

计算机视觉是一门学问，它就如何通过计算机和照相机的运用，使人们获得被拍摄对象的数据与信息所需等问题进行研究。简单的说，就是让计算机通过人们给其安装上的“大脑”和“眼睛”，对周围环境进行感知。

计算机视觉是一门综合性学科，在各个领域都有所作为，已经吸引了各个领域的研究者对其研究。同时，计算机视觉也是科学领域中一个具有重要挑战性的研究。

1.2 计算机视觉领域基本体系结构

提出第一个较为完善的视觉系统框架的是Marr，他从信息处理系统角度出发，结合图像处理、心理物理学等多领域的研究成果，提出被计算机视觉工作者基本接受的计算机视觉系统框架。在此基础上，研究者们针对视觉系统框架的各个角度、各个阶段、各个功能进行分析研究，得出了计算机视觉系统的基本体系结构，如图1。

2 计算机视觉在交通领域的应用

2.1 牌照识别

车辆的唯一身份是车辆牌照。在检测违规车辆、稽查被盗车辆和管理停车场工作中，车辆牌照的有效识别与检测具有重要的作用和应用价值。然而在实际应用工作中，虽然车牌识别技术相对成熟，但是由于受到拍摄角度、光照、天气等因素的影响，车牌识别技术仍需改善。车牌定位技术、车牌字符识别技术和车牌字符分割技术是组成车牌识别技术的重要部分。

2.2 车辆检测

目前，城市交通路口处红绿灯的间隔时间是固定不变的，但是受交通路口的位置不同、时间不同的影响，每个交通路口的交通流量也是持续变化的。此外，对于某些交通区域来说，公共资源的配备，比如交通警察、交通车辆的数量是有限的。如果能根据计算机视觉技术，对交通路口的不同时间、不同位置的交通情况进行分析计算，并对交通流量进行预测，有利于为交通警察缩短出警时间、为交通路口的红绿灯根据实际情况设置动态变化等技术提供支持。

2.3 统计公交乘客人数

城市公共交通的核心内容是城市公交调度问题，一个城市如何合理的解决公交调度问题，是缓解城市运力和运量矛盾，缓解城市交通紧张的有效措施。城市公交调度问题，为公交公司与乘客的平衡利益，为公交公司的经济利益和社会效益的提高做出了巨大的贡献。由于在不同的地域、不同的时间，公交客流会存在不均衡性，高峰时段的公交乘客过多，平峰时段的公交乘客过少，造成了公交调度不均衡问题，使有限资源浪费严重。在计算机视觉智能公交系统中，自动乘客计数技术是其关键技术。自动乘客计数技术，是对乘客上下车的时间和地点自动收集的最有效的技术之一。根据其收集到的数据，从时间和地点两方面对客流分析，为城市公交调度进行合理的安排。

2.4 对车道偏离程度和驾驶员工作状态判断

交通事故的发生率随着车辆数量的增加而增加。引发交通事故的重要因素之一就是驾驶员疲劳驾驶。据相关数据显示，因车道偏离导致的交通事故在40%以上。其中，驾驶员的疲劳驾驶就是导致车道偏离的主要原因。针对此种现象，为减少交通事故的发生，计算机视觉中车道偏离预警系统被研究开发并被广泛应用。针对驾驶员眨眼频率，利用计算机视觉对驾驶员面部进行图像处理和分析，再根据疲劳驾驶关注度与眨眼频率的关系，对驾驶员的工作状态进行判断。此外，根据道路识别技术，对车辆行驶状态进行检测，也是判断驾驶员工作状态的方法之一。这两种方法，是目前基于计算机视觉的基础上，检测驾驶员疲劳状态的有效方法。

2.5 路面破损检测

最常见的路面损坏方式就是裂缝。利用计算机视觉，及时发现路面破损情况，并在其裂缝程度严重之前进行修补，有利于节省维护成本，也避免出现路面坍塌，车辆凹陷的情况发生。利用计算机视觉进行路面检测，相较于之前人工视觉检测相比，有效提高了视觉检测的效率，增强了自动化程度，提高了安全性，为市民的出行安全带来了更高保障。

3 结论

本文从计算机视觉的概述，及计算机视觉基本体系结构，和计算机视觉在交通领域中的应用三面进行分析，可见计算机视觉在交通领域中的广泛应用，在交通领域中应用的有效性、显著性，以此可得计算机视觉在现展过程中的重要性。随着计算机视觉技术的越来越成熟，交通领域的检测管理一定会加严格，更加安全。

参考文献

[1]段里仁.智能交通系境在我国道路空通管理中的应用[J].北方工业时报，2015（06）.

[2]王丰元.计算机视觉在建筑区间的应用实例分析[J].河北电力学报，2015（04）.

[3]李钊称.主动测距技术在计算机数据分析中的作用探析[J].计算机应用，2015（08）.

[4]马良红.三维物体影像的摄取与分析[J].中国公路学报，2014（05）.

[5]朱学君，沈睿.关于计算机视觉在交通领域中的探讨[J].信息通信，2013（01）：123.

[6]王大勇.关于计算机视觉在交通领域中的应用分析[J].科技与企业，2013（01）：115.

作者简介

计算机视觉处理技术例8

文明的发展、科技的进步不断推动着现代工业的创新发展步伐，工业的空前发展催生了一系列的科技创新，尤其是在高精尖的机械制造领域催生了机器视觉技术，以机器代替人来完成许多工作。由于机器没有感官功能和生命实体，它能在恶劣的环境下保质保量的完成指定工作，能够快速没有任何疲倦的保持高效的工作效率和工程质量。对于自动化程度颇高的现代机械制造领域，机器视觉技术已成为生产制造中不可或缺的一部分，在生产过程的一些重要环节起着不可替代的作用，机器视觉技术的创新与发展对机械制造自动化领域具有非常重要的作用。

1机器视觉技术简介

机器视觉技术从字面理解即为用机器来代替人的视觉，通过机器采集物体的形状、大小、颜色等代替人的眼睛产生相同的物体的像。通过机器代替人来观察、测量物体，然后由计算机处理并发出下一步的指令控制设备实现进一步的操作。由此可见，机器视觉技术离不来计算机技术和图像处理技术。机器视觉技术不只是单单的由机器代替人的眼睛来实现看的功能，它是集计算机技术、图像处理技术、数字化技术和生物学等众多领域于一身的综合性技术，是人工智能领域的一种应用体现。在机械自动化制造过程中，通过机器视觉技术对器件进行信息采集和测量，经由计算机处理并反馈给机械部件，控制机械来完成指定的工作内容，机器视觉技术一定程度上的代替了人脑功能，帮助人们完成枯燥繁琐的工作。机器视觉技术十分依赖计算机技术，可以说有了如今计算机技术的发展才有了机器视觉技术产生的可能。不仅仅是机械制造业，机器视觉技术以其广泛的包容性、快速灵活的精准性和工作持久的准确性被运用到了诸如食品药品、化工、电子制造等众多工业当中。推动机器视觉技术产生的另一原因是自动化的广泛运用。工业的不断发展创新，原有的手工为主的人力第一的工业现状已不复存在，起而代之的是高度自动化的机器控制制造生产线。正式有了高度自动化的现代工业模式才为机器视觉技术提供了发展空间和应用领域，以为机器视觉技术其实也是自动化的一部分，由于机器视觉技术的整个实现过程都是由机器所实现的，所以机器视觉技术离不开自动化的基础，自动化催生了机器视觉技术。随着计算机技术的不断发展，机器视觉技术也在不断的创新和完善中。计算机技术是当代科学技术的发展代表之一，计算机技术不断在朝着高度集成化和密集化方向发展，势必也将决定机器视觉技术的发展方向同为此。随着机器视觉技术的不断应用和创新和我国自动化制造业的不断发展，机器视觉技术势必将会不断提高被运用于更高端的环境当中。也正是有了机器视觉技术的不断发展创新，自动化产业将会更加快速的向高效化、智能化方向发展。

2机器视觉技术在机械制造自动化中的应用

机械制造业的工作大部分都重复性较大，同时又费时费力，自动化的应用很好的解决了这一问题。机械设备代替了人来完成对器件的测量、加工等工作，大大提高了工作效率，降低了制造成本，提升了企业的利润。在流水线式的生产制造过程中，大量的测量和检测工作均是由机器来完成，这便是机器视觉技术。进行制造业对产品的制造工艺往往有着严苛的要求，很多测量工作常常要精确到毫米级甚至是微米级，人的眼睛很难做到，有计算机技术等众多科学技术组合的机器视觉技术解决了这一难题。机器视觉技术以其机械特性能够大量的、快速的完成检测和测量工作。在一些危险的和恶劣的工作环境中，人无法完成指定的工作，就有机器来代替，由机器来代替人的眼睛来完成视觉工作，采集信息后经由计算机处理并控制设备进行操作从而代替了人们的工作，减轻了人们在工作当中的负担。机器视觉技术以其便利性、高效性和持久性广泛的应用于现代自动化制造的监测、检验和质量控制环节。机器视觉技术在机械制造自动化中的应用主要有以下几种。

2.1应用于器件的测量

首先就是对简单零部件的批量测量，通过光学系统和计算机的处理，对零部件进行照射，由摄像头采集成像交由计算机处理分析，通过两次数据的对比差值，计算出零部件的实际尺寸和形状大小。机器视觉技术对体积小、线条单一的零部件的测量有着显著的优越性。其次是在器件的预调测量中的应用。传统的预调测量是通过人工的进行光学投影定位进行测量，这种测量方法难度较大，对操作人员的技术水平要求较高，同时需要大量的人力来满足生产需求。运用机器视觉技术进行自动化制造中的预调测量，通过三角法将光线投射到零部件表面得到不同形状的条纹从而确定零部件的外观轮廓。机器视觉技术改变了预调测量的工作方式，极大的提高了工作效率和测量精度。器件的磨损度同样也能通过机器视觉技术进行测量。器件的磨损程度很大程度上决定了机器的工作效率和准确性。许多零部件存在特殊的环境之中，无法方便有效的测量其磨损度，通过机器视觉技术能够在不改变器件的工作环境和工作属性的前提下完成对其的磨损度测量，检查是否存在隐患问题。

2.2应用于器件的检验

机械制造的生产过程往往是重复性高的流水作业，由于机械在工作时偶尔也会由于各种因素产生误差和偏失，从而导致生产出的零部件存在缺陷，这种缺陷可能是非常细微的，但是对于精度要求较高的应用领域是不被允许的，所以对所生产的零部件进行检测就显得尤为重要。人工检测不仅费时费力而且还存在较大误差是由人的主观因素所造成的，利用机器视觉技术对生产出来的零部件进行检验是否合格被广泛的应用于工业制造中。由于机器视觉技术所具有的机械特性，使得在检验器件是否合格的过程中，准确性非常高同时效率也很高，大大减小了误差产生的可能性。由此我们可以看出，机器视觉技术的作用越来越重要，在如今机械制造业的自动化不断提高和更加智能化的推动下，机器视觉技术将来的发展与运用前景将会非常广阔，绝不仅仅是如今的简单检测、检验和质量控制方面，机器视觉技术势必会在机械制造自动化领域扮演更重要的角色。

参考文献

计算机视觉处理技术例9

中图分类号：TP391.41

自从计算机产生以来，随着技术的不断发展和延伸，计算机软件技术已经逐渐地渗透到人们生活当中的各个角落。从视觉传达的方式上来看，视觉传达设计要素整个概念从很久以前就已经出现了，但是将视觉传达设计要素和计算机图形图像技术相结合的理论提出却是最近几十年间的事情。将计算机图形图像技术和视觉传达设计要素充分联系起来便可以使受视者更加方便且容易地对事物的概念和内在含义进行理解，因此可以说计算机图形图像技术对视觉传达设计要素具有十分重要的实现意义。

1 计算机图形图像技术与视觉传达设计的含义

计算机图形图像设计是指利用计算机的各种技术对其存储器中的设计数据进行处理，并将设计出来的图纸展示在显示器或是绘图软件上的一种手段。从视觉传达设计的角度出发，它是指对文字、色彩、图形、编排等基本要素的信息通过计算机技术进行有目的的创作，而我们通常把这种技术成为计算机图形图像技术[1]。

视觉传达是指以视觉符号为信息传递的通道，表达传播的方式通过视觉语言来进行，通常指的就是人与人之间通过“看”这种形式来进行的交流。视觉传达设计是指针对设计的内容进行处理使其具有视觉传达的功能。视觉传达设计多是指平面设计，以印刷物为媒介，主要包括书籍设计、企业形象设计、标志设计、包装设计、广告设计等。视觉传达设计主要针对色彩、图形、编排、文字等基本要素进行艺术创作，在人们的生活中有着极其重要的作用。

图形是有意识、有内涵创造出的视觉符号，它具有直观性。计算机图形图像技术在视觉传达领域得到了充分地应用，它的繁荣发展给视觉传达设计领域的发展带来了突破。在计算机技术迅速发展的今天，在视觉传达设计中应用计算机图形图像技术不仅可以丰富人们的文化和精神世界，对设计艺术的发展也起到了不容忽视的重要作用[2-3]。

2 计算机图形图像技术对视觉传达设计要素的意义

2.1 计算机图形图像技术对编排要素的实现意义

计算机图形图像技术对视觉传达当中的编排要素具有十分重要的意义，而编排要素所设计到的面非常之广，例如广告设计、影像创意等都与其有着密不可分的联系。对广告和影像的图片进行合理完美的编排能够带来与众不同的创意效果。设计艺术的一个主要分支是视觉创意设计，这一类设计往往没有带有明显的商业目的，但是它给喜欢设计的人们提供了一个广阔的设计空间，也就因为这样越来越多的设计者对计算机图像设计开始感兴趣，并在具体的学习过程中加入了自己的风格与特色，使视觉传达更具创造力。对视觉传达编排要素要求特别严格的工作是广告摄影及手绘，它的目的是运用视觉传达设计的手段将企业的包装风格、行为观念、经营理念、管理特色、营销策略与准则打造成一个完整统一的形象，它希望通过计算机图形图像技术的编排来使产品达到满意的效果[4]。除此之外，计算机图像设计的优点是想象力及创造力丰富，原本风马牛不相及的对象可以通过强大的图形处理软件编排在一起，利用各种替换和修改技术使图像发生本质性的变化。举例而言，对于果汁饮品瓶子进行编排设计也可以达到意想不到的效果，我们常常看到在瓶面上会有滴答的果汁掉入人物口中的图案设计，这样的设计不仅增强了视觉的逼真效果，也让人们感到新鲜可爱。这样的图形图像设计在市场上数不胜数，给饮品的生产厂家带来了很大的经济效益。

2.2 计算机图形图像技术对色彩要素的实现意义

所谓色彩就是人眼收到可见光以后对物体所产生的第一感觉的视觉反应，因此在视觉传达当中，色彩要素是其中一个比较重要的要素。计算机的图形和图像设计通过对色泽、明度和纯度等的调整和把握，可以将三维立体的效果进行再现，使人能够更加直观地观察到一个事物的本身。因此，计算机设计师可以借助计算机的图形和图像技术将生活当中丰富多彩的色彩充分地传达给受视者，这样受视者便可以通过计算机所传达的各式各样的色彩信息来充分地了解这个世界，而且还能将其充分地应用到生活当中的各个领域。比如，能够吸引消费者眼球的往往是新颖别致的包装设计，在我们的日常生活中，我们也能够看见各类商品的包装都是五花八门。服装的包装、食品的包装等都与计算机图形图像的视觉传达设计紧密联系[5]。实现商品价值和使用价值的手段往往是商品的包装，无论是我们看到的海报、宣传彩页，还是我们正在阅读的书籍封面，这些平面印刷品都具有丰富的视觉传达效果。要想引起人们的兴趣，首先要做的就是需要通过计算机图形图像设计软件对其进行新颖的颜色设计。只有这样才能引起人们的广泛兴趣，从而加深对其在文化性、知识性和思想性方面的认识。只要对产品进行不同的透明度、不同的色彩设置都能够传达不一样的视觉效果。

2.3 计算机图形图像技术对图形要素和文字要素的实现意义

计算机图形图像技术对图形要素的实现意义主要体现在图形图像的调整与制作和图形图像的划分两个方面。对采集来的图像计算机图形图像技术可以从两个方面对其进行调整与制作处理。一是方便设计需要，对图片可以进行滤镜特效、色彩调整和图像合成等处理。二是通过计算机绘图技术来进行绘制，例如一种图形或图像通过技术参数的设置可以在纵横两个轴上实现大数量的散布，与此同时更有颜色、透明度、形状等多种变化，这些变化都是在几秒钟内完成的，手绘是不能在这么短的时间内达到的。计算图形图像技术对图形图像进行了明确的划分，分为矢量图和位图。位图是按位对图标进行绘制，而矢量图则是以数字的方式对绘画过程中几何图形的各种要素进行记录并绘制。前者能够设计出色彩和亮度丰富的图像，而后者则能够将事物原本的轮廓和线条表现出来。此外，计算机的图形图像设计也可以应用到文字设计当中，并且操作起来非常的简单。在常用的软件中，只要在工具栏中选择设计“字体颜色”、“字体”、“字体”、“字体大小”，在选定后的区域输入想要输入的文字，之后也可以对文字进行艺术处理。文字在进过计算机图像设计的处理后会发生各种各样的变化，不仅增强了视觉传达的效果，也提高了作品的诉求率。例如商家在广告图片中各种各样的文字设计不仅增强了广告效果，也传递着快乐的氛围。因此，计算机图形图像设计可以使任何形式的文字都能够在视觉传达过程中实现其自身所蕴含的图形意义。

3 结束语

本研究主要针对计算机图形图像技术对视觉传达设计要素的实现意义等方面的内容做出了简要的分析和研究，文中笔者也提及了一些自己的主观看法。因此，在今后的时间里，相关的工作人员和技术人员需要不断地努力，争取将计算机图形图像技术和视觉传达设计要素更好地结合在一起，这样便能够使视觉传达更具有延续性和生命力。

参考文献：

[1]黄兰，何天泉.高校视觉传达专业计算机辅助设计的学科建设[J].艺术教育，2010（12）：45-46.

[2]童江涛.教学课件设计的视觉传达分析[J].艺术研究，2011（01）：32-33.

[3]钱璐.平面设计软件教学与绘画结合的探讨[J].美术大观，2011（06）：07-08.

计算机视觉处理技术例10

农产品品质检测工作中除了采取人工检测法以外，还可以采取半自动或自动检测法，如在水果分级检测工作中的质量分级检测法、光电分选法以及大小分级法等。然而农产品品质会受到自然生长环境或人为因素等方面的影响，农产品的色泽、大小及形状等并不相同，无法采取单一指标进行检测。因此充分应用计算机视觉技术，对农产品的品质进行检测，极为重要。

1 计算机视觉技术

计算机视觉技术又被称为机器视觉技术，指的是通过人类设计，在计算机环境下，达到再现或模拟人类视觉相关的职能行为的一种技术，包括了印刷和手写文字的识别技术，图像模式识别技术，物体三维表面形状识别技术、距离识别以及速度感知等技术。该技术是诸多学科的结合与交叉，涉及到数学、生理学、信息处理、物理学、光学以及计算机等多种学科。探究计算机视觉技术的目的在于实验人类视觉的再现及延伸，即再现高等动物的视觉系统，并对物体形状以及类别进行识别。

此外，计算机视觉技术处理的原始资料多是图像，所以该技术和图像处理以及模拟识别等有着紧密的联系。现阶段，计算机视觉技术在诸多领域有着较为广泛的运用，包括了医学辅助诊断、资源调查、卫星图像解释、军事指导、灾害监测、气象以及工业产品的外观筛选及检测等。同时研究该技术在农业工程领域中的应用，也成为了热门话题。

2 在农产品品质检测中，计算机视觉技术的具体应用

笔者在查阅相关文献资料的基础上，探究在农产品品质检测工作中，计算机视觉技术在产品表面缺陷以及损伤识别工作中的具体应用；果形识别工作中的具体应用；农产品尺寸以及面积检测工作中的具体应用。

2.1 在产品表面缺陷以及损伤识别工作中的具体应用

在对农产品进行分级的过程中，依然存在着一大问题，即农产品表面缺损以及损伤识别。而早在1984年就已经出现了采取线扫描和模拟摄像机针对苹果表面损伤进行检测的实验报道，实验结果显示，采取数据技术能够检测出苹果表面损伤，其检测结果完全能够达到人工分级的精度。与此同时，还出现了一种机器视觉系统，该系统将不规则的图像信息与正常的图像信息区分开来，在去除蔬菜内的杂物以及检测农产品的污点等方面能够取得较好的应用效果。此外，在1989年，国外出现了一种全新的计算方法，即运用红外线扫描摄像机，处理苹果表面的灰度图像，既能够确定苹果表面的损伤面积，还能够区分不同损伤区。然而还技术是以机械装置的设定为基础，需要消耗2s的时间，对一个苹果进行检测，苹果表面缺陷分级精度以及损伤分级进度并不高。

我国在1997年，出现了运用计算机图像处理技术对苹果损坏自动化检测的试验研究，该试验结果显示，该技术的损坏检出率较高，能够规避果梗区以及花萼区对于坏损区域识别的具体影响，且该检测技术的鲁棒性较强。

2.2 在果形识别工作中的具体应用

果形识别是影响水果质量的重要因素之一，对于水果品质检测有着重大意义。当水果成熟后，水果的外形将会发生巨大的改变，且无法采取数学方法进行鉴别，采取其他方式进行果形识别极为重要。

在1981年，有研究人员就针对形状识别中的图像特征进行了探讨，提倡采取结构分析法以及外形轮廓曲线检测法，针对水果外形进行识别。并在1985年，以数字图像分析技术以及模式识别技术为依据，针对番茄定向、番茄形状、表面缺陷以及尺寸进行分类的特殊算法，运用灰度梯度曲线，明确番茄表面缺陷以及花萼位置等。而我国则在2000年，按照果实形状分析，通过连续性指标、半径指标、连续指标对称性、半径指标对称性等特征参数，表示果形，并首次采取参数形状分析法。

2.3 在农产品尺寸以及面积检测工作中的具体应用

农产品分级中，以农产品外形尺寸为依据。在1987年，国外就已经开始研究机械视觉技术在牡蛎肉分级以及尺寸检测工作中的具体应用。并在1992年，针对人工检测以及机器视觉检测进行进行了对比分析，试验结果显示，和人工检测技术相比，采取视觉检测技术，能够提高检测的精确度，减少检测消耗时间；同时在评价以及推广种质资源中，准确的测量以及详细的记录种质形态的指标，有着极为重要的意义。为了能够精确、快速地计算出玉米种质尺度，在1995年，有研究人员就提出了自动化选择技术，该技术在处理玉米种质图像中，其辨别精度极高。

而我国在2002年，有研究人员就针对水果品质进行动态、实时监测的智能化分级生产线进行了研究，该生产线，首先通过水果输送翻转系统，利用滚筒式输送翻转装置，将水果往前输送，在输送过程中，以水平轴为中心，保证水果表面能够被系统检测到，以此获得图像信息。然后利用计算机视觉识别系统，对水果等级进行判断，明确图像信息。该系统具备了视觉识别功能。最终通过分级系统，完成水果分级工作。

3 结语

在二十世纪七十年代以后，计算机视觉技术就已经得到了较为迅速的发展，在我国，该技术在农产品品质检测中的具体应用也得到了人们的高度关注，同时也取得了一定的成效。计算机视觉技术作为人眼的延伸技术之一，其具备了人脑功能，运用该技术代替以往的人工操作技术，已经成为了农产品品质检测工作的必然发展趋势。

参考文献

[1]朱从容.计算机视觉技术在水产养殖中的应用[J].浙江海洋学院学报（自然科学版），2008，10（04）：191-192.

[2]王勃，徐静.计算机视觉技术在苹果叶片营养诊断上的应用[J].农机化研究，2008，（03）：887-888.

[3]李朝东，崔国贤，盛畅，等.计算机视觉技术在农业领域的应用[J].农机化研究，2009，10（12）：667-668.

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